Infografik: Business Intelligence und Data Warehousing erklärt

Business Intelligence und Data Warehousing sind zwei Aspekte der digitalen Transformation, die eng miteinander verbunden sind, wenn es darum geht, wie Informationen gespeichert, gesichert und genutzt werden.

Kurz gesagt, Data Warehousing bezieht sich auf die Methoden, die Unternehmen verwenden, um ihre Informationen zu sammeln und zu speichern und sie in Daten-„Warehouses“ zusammenzustellen.

Business Intelligence bezieht sich auf die Methoden, die zur Analyse dieser Informationen verwendet werden, um Führungskräften verwertbare Daten für die Entscheidungsfindung bereitzustellen.

Beides ist absolut entscheidend für ein modernes Unternehmen, für das die effektive Nutzung von Daten heute ein wichtiger Bestandteil des Betriebs und ein wichtiges Wettbewerbsunterscheidungsmerkmal in allen Branchen ist.

Schauen Sie sich die Infografik an:

Wie Data Warehousing und Business Intelligence zusammenkommen

Data Warehousing und Business Intelligence können, wenn sie effektiv eingesetzt werden, als Informationsrückgrat eines Unternehmens fungieren und ihnen dabei helfen, jeden Geschäftsbereich so auszurichten, dass ein wirklich datengesteuerter Betrieb ermöglicht wird.

Was meinen wir damit?

Datensilos, die entstehen, wenn Abteilungen in einem Unternehmen in Bezug auf ihren Informationsaustausch voneinander getrennt werden, sind in Unternehmen viel häufiger anzutreffen, als Sie vielleicht annehmen.

Dies ist besonders häufig in Unternehmen der Fall, in denen verschiedene Abteilungen mit Legacy-Software arbeiten, die nicht durch Enterprise Resource Planning integriert sind.

Dies führt zu Datensilos – und obwohl Abteilungen möglicherweise Zugriff auf Business-Intelligence-Lösungen haben, sind die Daten meistens auf diese Silos beschränkt und für niemanden innerhalb der Organisation zugänglich.

Der Bericht „State of the Customer Journey 2019“ zeigte, dass Silos insbesondere Marketern schadeten, die Daten nutzen wollten – 47 % der Marketer gaben an, dass ihre Informationen isoliert und schwer zugänglich sind.

Um dem entgegenzuwirken, wurde das Konzept eines Data Warehouse konzipiert, bei dem Datenströme aus allen Quellen innerhalb eines Unternehmens an ein zentrales Repository geleitet werden und dann von denjenigen, die es benötigen, problemlos darauf zugreifen können.

Überblick über die Funktionsweise von Data Warehousing und Business Intelligence

Datenquelle

Der erste Teil des Data Warehousing, der angegangen werden muss, sind die Quellen, aus denen Daten abgerufen und in das Warehouse (oder seine Unterkategorien „Data Marts“, die Daten für bestimmte Geschäftsfunktionen von Abteilungen enthalten) hochgeladen werden müssen.

Dazu gehört in der Regel die Bestimmung, wer die wichtigsten Stakeholder sind und welche Berichte sie erstellen, um sie in das Data Warehouse einzuspeisen.

Vieles davon wird selbsterklärend sein. Zum Beispiel Marketingberichte aus dem CRM oder Buchhaltungsberichte aus dem ERP. Einige sind weniger leicht zu identifizieren und können eher übersehene Aspekte von Daten beinhalten, die möglicherweise gemeldet werden müssen, wie z. B. Telefonanrufe von Kunden oder E-Mail-Aufzeichnungen.

Datenlager

Sobald die benötigten Daten identifiziert wurden, ist es an der Zeit, sie zu extrahieren und in das Data Warehouse zu laden.

Dieser Prozess wird als „Extrahieren, Transformieren, Laden“ (ETL) bezeichnet und ist eine entscheidende Komponente beim Laden von Daten aus mehreren Quellen in ein einheitliches Datenrepository.

ETL ist sehr wichtig, da Sie nicht nur die erforderlichen Informationen in das Data Warehouse extrahieren, sondern es auch bereinigen, um die Datenqualität und Konsistenz in allen Datenbanken sicherzustellen – unabhängig davon, woher oder aus welchem ​​System die Informationen stammen.

Die Grundvoraussetzung von ETL ist, dass Daten in einen sogenannten „Staging-Bereich“ extrahiert werden, der die Daten in Rohform umfasst.

Unstrukturierte Daten machen insgesamt 80-90 % oder mehr aller Daten aus und nehmen weiter zu.

Dann wird es transformiert und einer Datenverarbeitung unterzogen.

Datenverarbeitung bedeutet, die Rohdaten zu nehmen und sicherzustellen, dass sie bereit sind, von Endbenutzern für Analysezwecke verwendet zu werden.

Die Datenverarbeitung umfasst das Filtern guter Daten von schlechten (unbrauchbaren) Daten, das Filtern, das Entfernen von Duplikaten, das Validieren und das Vornehmen von Konsistenzanpassungen (z. B. in Tabellenkalkulationen üblich).

Schließlich kommt der Ladeschritt, bei dem die neu transformierten Daten aus dem Staging-Bereich an das richtige Repository innerhalb des Data Warehouse gesendet werden.

Das Laden von Daten ist in der Regel ein vollautomatischer Prozess, der kontinuierlich in Stapeln ausgeführt wird.

Business Intelligence

Sobald sich die Daten im Data Warehouse befinden und korrekt verarbeitet wurden, können sie von Business-Intelligence-Programmen (BI) analysiert werden.

BI-Software nimmt die Daten aus Lagern und analysiert sie für Erkenntnisse, um die Informationen weiter in Daten umzuwandeln, die umsetzbar und für Entscheidungsträger leicht verständlich sind.

Kurz gesagt fungiert Business Intelligence als Brücke zwischen dem Data Warehouse und dem Endbenutzer.

Durch Automatisierung, maschinelles Lernen und die Fähigkeit, in Sekundenschnelle zu analysieren, wofür ein menschlicher Mitarbeiter Wochen benötigen würde, sind BI-Tools in der Lage, Daten abzufragen und Berichte, Diagramme und andere verwertbare Datensätze zu erstellen.

Während mehr als die Hälfte aller Unternehmen Cloud BI als „entscheidend“ oder „sehr wichtig“ für ihre laufenden und zukünftigen Initiativen einstufen, stellte Gartner fest, dass 87 % der Unternehmen einen geringen Analysereifegrad aufweisen.

Endbenutzerzugriff

Sobald die Business-Intelligence-Lösung die Daten verwendet hat, um die gewünschten Berichte für die Endbenutzer zu erstellen, muss das System ihnen diese Informationen auf umsetzbare Weise liefern.

Die ersten drei Schritte dieses gesamten Prozesses konzentrieren sich alle darauf, sicherzustellen, dass die Daten ordnungsgemäß gespeichert und für die Verwendung vorbereitet werden – dies sind Backend-Prozesse.

Der letzte Schritt ist ein Front-End-Prozess – die Art und Weise, wie die Informationen tatsächlich von den Beteiligten verwendet werden.

Die meisten marktführenden Business-Intelligence-Tools, wie PowerBI von Microsoft, verfügen über eine hervorragende Visualisierung, sodass Benutzer, die keine technischen Kenntnisse haben, die Daten problemlos in ihre Entscheidungsfindung einbeziehen können.

Es ist ein wichtiger Aspekt von Data Warehousing und Business Intelligence sicherzustellen, dass Endbenutzer die benötigten Informationen auf leicht verdauliche Weise erhalten.

Der Zweck dieses gesamten Prozesses besteht darin, wertvolle Informationen in die Hände derjenigen zu bekommen, die sie benötigen, aber nicht unbedingt bereit sind, mit komplexen Datensätzen bequem zu arbeiten. Daher ist der Endbenutzerzugriff eine der wichtigsten Überlegungen, die bei der Entscheidung getroffen werden sollten auf einer BI-Lösung.

Endeffekt

Business Intelligence und Data Warehousing sind wichtig für moderne Organisationen.

Dies liegt daran, dass Unternehmen heute viel mehr als je zuvor auf der Grundlage ihrer Fähigkeit konkurrieren, Daten zu nutzen.

48 % der Unternehmen betrachten Cloud BI als „entscheidend“ oder „sehr wichtig“ für ihre zukünftigen Produktivitätspläne.

Daher ist es für Unternehmen wichtig, in Wege zu investieren, die ihre Daten vereinheitlichen und Möglichkeiten bieten, sie für ihre Initiativen zu nutzen.

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